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統合分析線上森林圖製作工具

森林圖產生器:製作投稿用統合分析森林圖

貼上 Excel 研究資料或上傳 CSV,即可為統合分析製作森林圖。比較固定與隨機效應、檢視異質性,並匯出 SVG 或 PNG,免註冊、無浮水印。

從 Excel 貼上或上傳 CSV固定效應與隨機效應Q、I²、τ² 與合併效應SVG 與 PNG,無浮水印

研究資料與模型

貼上包含研究、效應值、信賴區間下限、信賴區間上限與選填次群組欄位的試算表。

clinical-odds-ratios.tsv

研究數值與信賴區間已就緒。

除非您選擇在 PaperBanana Studio 中開啟圖件,否則研究資料只會留在您的瀏覽器中。

即時森林圖

10
項研究
0.77
合併效應
0.00%
I²
0.00
τ²
Treatment effect across included studies顯示各研究效應值、95% 信賴區間、模型權重、合併效應值與異質性統計量的森林圖。Treatment effect across included studiesOR · 隨機效應(DL) · 95% CI研究OR效應值(95% CI)權重Smith 2018Smith 2018: 0.75 [0.55, 1.02]0.75 [0.55, 1.02]9.21%Johnson 2019Johnson 2019: 0.62 [0.41, 0.94]0.62 [0.41, 0.94]5.10%Williams 2019Williams 2019: 0.88 [0.72, 1.08]0.88 [0.72, 1.08]21.37%Brown 2020Brown 2020: 0.71 [0.52, 0.97]0.71 [0.52, 0.97]9.04%Davis 2020Davis 2020: 0.93 [0.68, 1.27]0.93 [0.68, 1.27]9.00%Miller 2021Miller 2021: 0.58 [0.38, 0.89]0.58 [0.38, 0.89]4.85%Wilson 2021Wilson 2021: 0.82 [0.65, 1.03]0.82 [0.65, 1.03]16.58%Taylor 2022Taylor 2022: 0.69 [0.49, 0.97]0.69 [0.49, 0.97]7.53%Anderson 2022Anderson 2022: 0.77 [0.58, 1.02]0.77 [0.58, 1.02]11.03%Thomas 2023Thomas 2023: 0.64 [0.44, 0.93]0.64 [0.44, 0.93]6.27%合併效應0.77 [0.70, 0.85]預測區間Q = 7.73 · I² = 0.00% · τ² = 0.000.330.480.691.011.47治療組較佳對照組較佳

採用反變異數法合併,並計算 95% 信賴區間。隨機效應使用 DerSimonian–Laird 估計量。投稿前請依系統性回顧計畫書核對模型。

還需要為論文製作科研插圖?

使用 paper banana,將研究方法、機制與流程轉成清晰的科研圖片。

森林圖基礎

統合分析森林圖呈現哪些資訊

森林圖會在同一對齊刻度上呈現統合分析中每項研究的效應值。方塊代表效應值,水平線代表其信賴區間,方塊大小則反映該研究在所選模型中的權重。

垂直參考線表示無效應:勝算比、風險比與危險比以 1 為無效應值,平均差則以 0 為無效應值。適合合併時,菱形會彙整合併效應。Q、I² 與 τ² 則描述研究間的異質性。

本工具可直接讀取研究人員已存於 Excel 的效應值與信賴區間。它會檢查各列資料、推導標準誤、計算固定效應或 DerSimonian–Laird 隨機效應結果,並以 SVG 保留可編輯的最終圖件。

01

研究效應值

方塊代表每項納入研究所報告的效應值。

02

信賴區間

水平線表示該效應值的精確程度。

03

研究權重

方塊大小反映所選模型中的反變異數權重。

04

合併效應菱形

菱形代表合併效應及其 95% 信賴區間。

方法學參考資料

依權威來源核對森林圖方法

用製作工具準備好圖件後,請依計畫書和權威指引核對效應量指標、模型選擇與報告細節。

來源檢核時間:2026 年 9 月

來源重點適用時機參考資料

來源

Cochrane Handbook

重點

統合分析方法

適用時機

確認效應量指標、是否適合合併、如何解釋異質性,以及固定效應或隨機效應是否符合系統性回顧計畫書。

參考資料

Chapter 10

來源

CDC

重點

森林圖呈現方式

適用時機

檢查必填研究欄位、標籤、座標軸選擇、信賴區間,以及圖旁使用的白話說明。

參考資料

Forest Plot Guidelines

來源

metafor

重點

統計實作

適用時機

對照成熟的 R 實作,核對反變異數加權、固定效應分析、DerSimonian–Laird 隨機效應與森林圖輸出。

參考資料

rma.uni Reference

圖表美觀不代表不相容的研究適合合併。解讀合併效應菱形之前,請先檢視臨床異質性與方法學異質性。

適用於 OR、RR、HR、MD 與 SMD 資料的森林圖範例

載入範例,查看研究資料表、模型、權重、信賴區間、合併效應與次群組版面。

專為證據統整設計

為系統性回顧、學位論文與期刊論文製作森林圖

從 Excel 製作初版圖件,檢視模型與異質性,再匯出方便合作者檢核的圖件。

醫學研究人員依系統性回顧資料製作森林圖

系統性回顧與學位論文

將已擷取效應值的試算表轉成清楚圖件,不必在 Excel 中手動製作誤差線。

生物統計人員檢視森林圖異質性與模型結果

統合分析模型檢視

比較固定效應與隨機效應,並同時查看合併效應值、權重、Q、I² 與 τ²。

研究團隊修訂論文時檢視投稿用森林圖

期刊論文修訂

更新一項研究或一個次群組後,直接匯出新的 SVG 或 PNG,不必重建整張圖。

工具能做什麼

依 Excel 或 CSV 資料製作森林圖

資料輸入、模型選擇、計算與匯出,都在同一個瀏覽器流程中銜接。

從整齊、可繪圖的研究資料開始

自動對應常見的 Excel 與 CSV 欄位名稱,略過不完整的資料列,並標示未涵蓋所報告效應值的區間。

用你的資料試試
檢查效應值與信賴區間欄位的森林圖資料驗證流程

報告前比較固定效應與隨機效應

不必重新輸入資料即可切換合併模型,並查看權重、合併效應菱形、Q、I² 與 τ² 如何變化。

用你的資料試試
森林圖模型結果旁的固定效應與隨機效應控制項

匯出可編輯的期刊投稿圖件

下載可編輯的 SVG 或高解析度 PNG,保留研究標籤、精確區間、權重與方法說明。

用你的資料試試
森林圖 SVG、PNG 與結果 CSV 的投稿匯出流程

研究人員使用它的原因

安心比較固定效應與隨機效應

把檢核時間用於判斷研究是否適合合併,而不是處理圖表替代方案與手動對齊。

支援 Excel

貼上現有資料

從 Excel、CSV 或 TSV 直接製圖,不需經過冗長的資料輸入精靈。

即時分析

立即查看模型變化

在固定效應與隨機效應間切換,並於同一畫面查看權重與合併結果的變化。

方便檢核

保持統計資訊透明

顯示圖中每項研究的確切效應值、95% 信賴區間、權重、Q、I² 與 τ²。

不強制合併

自行決定是否合併

當臨床異質性或方法學異質性不支持單一彙整結果時,可隱藏合併效應菱形。

匯出 SVG

保留向量品質

使用 SVG 方便後續編輯,使用高解析度 PNG 配合 Word、簡報與常見投稿系統。

預設保護隱私

未發表資料留在本機

資料解析與計算都在瀏覽器中完成,除非您主動選擇在編輯器中開啟圖件。

四步驟工作流程

4 個步驟,從 Excel 資料製作森林圖

準備研究效應值、匯入表格、選擇分析模型,再匯出完成的森林圖。

01

準備研究效應值與 95% 信賴區間

每項研究占一列,包含標籤、效應值、信賴區間下限、信賴區間上限與選填次群組。

02

貼上 Excel 資料或上傳 CSV

本工具能辨識常見欄位名稱,並回報無法安全繪製的資料列。

03

選擇效應量指標與模型

選擇 OR、RR、HR、MD 或 SMD,再比較固定效應與 DerSimonian–Laird 隨機效應。

04

檢視並匯出森林圖

檢查研究權重、合併效應菱形、預測區間與異質性,再匯出 SVG、PNG 或結果 CSV。

開始繪圖
從 Excel 研究資料到投稿用森林圖的四步驟工作流程
製作工具負責繪圖與計算;研究團隊仍須判斷各研究是否相容,並選擇合適的模型。

延續你的回顧工作

繼續您的系統性回顧工作流程

記錄研究篩選過程、檢查小型研究效應、核對期刊要求,並轉換匯出的森林圖以便投稿。

查看所有工具
用於系統性回顧篩選數量的 PRISMA 流程圖製作工具

PRISMA 流程圖產生器

用於檢查統合分析小型研究效應的漏斗圖製作工具

漏斗圖製作工具

檢查森林圖投稿要求的期刊圖件檢查工具

期刊圖片規格檢查工具

將森林圖轉換為 TIFF、JPEG 或 PDF 的科研圖片格式轉換器

科研圖片格式轉換器

常見問題

森林圖產生器 問題解答

製作森林圖需要哪些資料?+

森林圖要求每項研究占一列,並包含標籤、效應值、95% 信賴區間下限與上限。您可加入次群組欄位,將相關研究分組,再選擇 OR、RR、HR、MD 或 SMD,讓參考線與計算使用正確刻度。

如何依 Excel 或 CSV 資料製作森林圖?+

從 Excel 複製表格並貼到研究資料欄位,或上傳 CSV 或 TSV 檔案。欄位名稱可使用研究、效應值、信賴區間下限、信賴區間上限與次群組。森林圖產生器 會驗證各列,並在目前的瀏覽器中更新圖表,不需註冊帳號。

森林圖應使用固定效應模型還是隨機效應模型?+

當計畫書假設所有研究共享一個真實效應時,可使用固定效應模型;當真實效應可能因研究而異時,可使用隨機效應模型。選擇應依據回顧問題、研究相容性與預先指定的方法,而不能只看 I²。您可在此比較兩種結果,再於論文中說明最終選擇。

森林圖產生器 如何計算權重與合併效應?+

森林圖產生器 依各項研究的 95% 信賴區間推導標準誤,並採用反變異數加權。隨機效應會在權重正規化前加入 DerSimonian–Laird 研究間變異數估計值 τ²。合併效應菱形顯示所選模型計算出的加權效應值及其 95% 信賴區間。

如何製作不合併研究的森林圖?+

關閉合併效應選項,即可呈現各項研究的效應值與信賴區間,而不顯示彙整菱形。當臨床、方法學或概念差異使單一合併效應可能造成誤導時,適合採用這種呈現方式。您仍可依次群組排列研究,並在一致的效應刻度上比較。

投稿用森林圖可以匯出哪些格式?+

可匯出 SVG 進行縮放編輯,匯出 PNG 用於論文或簡報,也可匯出含計算結果的 CSV。圖件無浮水印,並保留研究標籤、信賴區間、模型權重、合併統計量與異質性細節。投稿前,請確認目標期刊對尺寸、字型、解析度與檔案格式的要求。

為何比值指標使用對數刻度?+

勝算比、風險比與危險比都是正數,無效應值為 1。在對數刻度上合併與繪製,可對稱呈現互為倒數的效應,並維持信賴區間的數學一致性。平均差與標準化平均差使用線性刻度,以 0 為無效應值。

準備好為你的研究製圖了嗎?

立即製作投稿用森林圖

貼上研究資料表、比較模型、檢查異質性並匯出清楚圖件,不必在 Excel 中重建誤差線。免註冊。

立即建立你的森林圖